由 dawei 在机器学习工作流中，高性能Linux系统的搭建是提升计算效率和模型训练速度的关键。选择合适的Linux发行版，如Ubuntu或CentOS，可以确保系统稳定性和软件兼容性。
硬件配置方面，应优先考虑高速SSD、大容量内存以及多核CPU或GPU加速设备。这些硬件能够显著减少数据加载和模型训练的时间。
系统优化包括调整内核参数、启用透明大页（THP）以及优化文件系统。例如，使用ext4或XFS文件系统，并根据工作负载调整I/O调度器。
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软件环境的配置同样重要。安装必要的开发工具链、Python环境及深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch），并确保版本兼容与性能调优。
网络配置也需关注，尤其是在分布式训练场景中。使用高速网络接口和优化TCP/IP参数，有助于提升数据传输效率。
•定期监控系统资源使用情况，利用工具如top、htop或Prometheus进行性能分析，及时发现瓶颈并进行调整。